基于大数据和ALS算法实现的房源智能推荐系统.docx
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2022-06-24
04:14:25
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内容摘要
目前，现有的房源信息不够透明化大多中介混淆市场，内含不为
人知的商业链。有经验的租客们会通过周边房价走势和走访周边房源
对比调研、筛选适合自己的房源。
同时，对于用户工作地点需求和各种人群类型如大学生群体，年
轻小资，或者中年人，他们希望居住的环境要求各不相同各类型条件
限制这也加大了用户租房的难度。当今的租房市场并不够透，传统的
实体中介已经跟不上需求。文章将介绍传统的租房信息与移动互联相
结合，运用大数据收集各类房源信息聚合数据，跨平台整合信息，最
后通过计算机软件开发相关技术开发出一款智能房源推荐平台推荐
给用户。整个推荐系统目的就是为了解决 item 和 user 的匹配问题，
本项目采用最经典的就是 CF 的方法，本质上是构建 user 和 item 的
特征表达，你可以想办法用抽取特征的网络结构来提取这个表达形
式，也就是常说的 embedding 方法。然后就可以直接用 user 的 emb
和所有 item 的 emb 计算相似度，按照相似度高低返回推荐结果。想
办法构造巧妙的或者新颖的方式抽取特征，最后选用现代化 web 框
架 SpringBoot+Vue 完成平台搭建
关键词：房源推荐系统 ALS 算法 大数据 数据采集
Abstract
At present, the existing housing information is not transparent enough.
Most intermediaries confuse the market and contain unknown
commercial chains. Experienced tenants will use the surrounding housing
price trends and visit the surrounding houses for comparative research to
screen for suitable houses.
At the same time, for the user's work place needs and various types of
people such as college students, young petty bourgeoisie, or middle-aged
people, they want to live in different environmental requirements. Various
types of conditions and restrictions have also increased the difficulty of
users renting houses. Today's rental market is not transparent enough, and
traditional physical intermediaries can no longer keep up with demand.
The article will introduce the combination of traditional rental
information and mobile internet, use big data to collect various types of
housing information aggregation data, integrate information across
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